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乙酯：在多药耐药性假单胞菌中，MEXAB-OPRM外排泵有效的抑制剂
铜绿假单胞菌中的耐药性已通过多种机制介导，它们中排出泵介导的耐药性是耐药性最重要的机制之一。MEXAB-OPRM外排泵，能够识别和排出细菌细胞中各种结构无关的化合物，赋予对铜绿假单胞菌中广泛的抗生素的抗性。本研究的目的是筛选在印度传统医学中使用的药物，以发现一些能够抑制铜绿假单胞菌中的Mexab-Oprm泵的有效化合物，并研究具有抗抗性抗生素的特征性外排泵抑制剂的协同作用（MDR）抗生素（MDR）抗生素（MDR）菌株。在本研究中使用了100个临床分离株，四个敲除和1个MTCC-741标准菌株。所有100个临床分离株均已处理用于抗生素易感性测定法和ETBR琼脂卡特轮测定法以测定MDR表型。总共筛选了40种植物，以存在具有外排泵抑制活性的化合物。用三种不同的抗生素进一步探索了表现出EPI活性的植物的协同作用。十种植物提取物已显示出相当大的EPI活性，并且在10个活性提取物中，只有一种末期佳肴果实的甲醇提取物显示出与A组（环丙沙星，四环素和氯霉素）的协同活性。T. chebula果实提取物的分馏和纯化提供了乙酸乙酯，该乙酸酯与A组抗生素以及显着的EPI活性一起显示了协同活性。本研究的结果得出的结论是，乙酸酯是铜绿假单胞菌中过度表达Mexab-Oprm外排泵的有效EPI，可以与耐药组A抗生素一起使用，以抗多药抗性P. eruginosa。
新颖的外排泵Nora靶向抗菌抗性（AMR）
1。O'Neill，吉姆。 恢复了反穆斯特抗药性（2014年）。 2。 Boucher，H。W.和Al。 临床。 感染。 dis。 48，1-12（2009）。 3。 Ha，K。P.和Al。 MBIO 11，（2020）。 4。 Clarke，R。S.和，K。P.和Edwards，A。M. Biorxiv。 预印（2021）5。 Flow，C。S. Q. bioorg。 但是。 化学。 27，114962（2019）。O'Neill，吉姆。恢复了反穆斯特抗药性（2014年）。2。Boucher，H。W.和Al。 临床。 感染。 dis。 48，1-12（2009）。 3。 Ha，K。P.和Al。 MBIO 11，（2020）。 4。 Clarke，R。S.和，K。P.和Edwards，A。M. Biorxiv。 预印（2021）5。 Flow，C。S. Q. bioorg。 但是。 化学。 27，114962（2019）。Boucher，H。W.和Al。临床。感染。dis。48，1-12（2009）。 3。 Ha，K。P.和Al。 MBIO 11，（2020）。 4。 Clarke，R。S.和，K。P.和Edwards，A。M. Biorxiv。 预印（2021）5。 Flow，C。S. Q. bioorg。 但是。 化学。 27，114962（2019）。48，1-12（2009）。3。Ha，K。P.和Al。 MBIO 11，（2020）。 4。 Clarke，R。S.和，K。P.和Edwards，A。M. Biorxiv。 预印（2021）5。 Flow，C。S. Q. bioorg。 但是。 化学。 27，114962（2019）。Ha，K。P.和Al。MBIO 11，（2020）。 4。 Clarke，R。S.和，K。P.和Edwards，A。M. Biorxiv。 预印（2021）5。 Flow，C。S. Q. bioorg。 但是。 化学。 27，114962（2019）。MBIO 11，（2020）。4。Clarke，R。S.和，K。P.和Edwards，A。M. Biorxiv。预印（2021）5。Flow，C。S. Q.bioorg。但是。化学。27，114962（2019）。27，114962（2019）。
评估莫妮卡在对比鲜明的水桌下模拟水，碳和氮通量的能力
湿的草原对于水和养分调节至关重要，其特征是不同的水，碳（C）和氮（N）动力学及其相互作用。由于其浅地下水桌，湿的草原促进了各种植被和土壤水之间的牢固相互联系。研究人员使用各种模拟模型研究了湿草地如何对环境变化的反应，以了解这些地点如何对水，C和N动力学贡献。然而，仍然缺乏对所有这三种动态的全面，同时研究。这项研究利用了具有不同管理的地下水水平的草原溶液仪研究，并采用基于过程的氮和碳动力学模型，以模拟这些动力学。通过使用斑点（统计参数优化工具）来优化相关参数，我们发现莫妮卡在模拟植被生长（地上生物量）和水的元素（蒸发）（蒸发性），C（总生产率，生态系统呼吸）和NITRISS nIrsrate nIrmass in nIrmass in Nitrys nitrys nitrys nitrys nitrys nitrys nitrys nitrys nitrys nitrys nitrys nitrys nitrys nitrys nitrys nitrys n nitrys n nitrys n nitrys n nitrys n Nitmote nistrantranse nistrantransive（蒸发）协议的精致指数始终大于0.35。这种准确性表明，莫妮卡准备应用于地下水管理和气候变化的场景，以评估其影响
S2K指南胃食管反流疾病和嗜酸性食管炎
艾哈迈德·麦迪奇（Ahmed Madisch）1,2，赫伯特·库普（Herbert Koop）3，斯蒂芬·米尔克（Stephan Miehlke）4.5，杰西卡·莱斯6.7，皮亚·洛伦兹8，佩特拉·莱恩·詹森8，奥利弗·佩奇9，迪特·佩奇·史列林10，约阿希姆·拉肯兹11
Physiofit：量化细胞生长参数和细胞外通量的软件
摘要摘要：生长参数和细胞外摄取和生产通量的量化是系统和合成生物学的核心。通量，通过拟合细胞和细胞外底物和产物的浓度的时间顺序测量。非计算生物学家可以使用一种工具来计算细胞外通量，但几乎无法互操作，并且仅限于单个硬编码的生长模型。我们介绍了我们的开源通量计算软件Physiofit，可以与任何增长模型一起使用，并且可以通过设计可互操作。Physiofit包括一些最常见的增长模型，高级用户可以实施其他模型来计算遵循替代动力学的代谢系统或实验设置的细胞外通量和其他增长参数。Physiofit可用作Python库，并提供图形用户界面，以直观使用最终用户和命令行界面，以简化现有管道中的集成。可用性和实现：Physiofit在Python 3中实现，并在Windows，Unix和MacOS平台上进行了测试。Physiofit也可以在https://workflow4metabolomics.org上在线免费获得。源代码，数据和文档是在https://github.com/metasys-lisbp/physiofit/和https://physiofit.readthedocs.io/上自由分布的。
潮汐驱动的孔隙水交换和迪尔周期控制局部和全球尺度上的红树林中的通量
红树林在有机碳中高度富集。潮汐泵送在洪水潮期间将海水和氧气驱动到红树林，并在潮起潮潮期间释放富含碳的孔隙水。在这里，我们解决了半局部（洪水/退潮潮），Diel（日夜）和每周（Neap/spring潮汐）的孔道衍生的CO 2通量的驱动因素，并在两种红树林中进行了更新，并更新了其他网站早期观察结果的CO 2排放量的全球估计。潮汐泵控制P CO 2在两个红树林小溪中的变异性。P CO 2（2,585 - 6,856 µ ATM）和222 RN（2,315 - 6,159 dpm m -3）和pH（6.8 - 7.1）和溶解的氧气的最低值（1.7 - 3.7 mg l -1）的最低值是为了增强良好的促进水平。红树林孔隙水中的222 RN和P CO 2分别比地表水大4-15和38-41倍。p CO 2从高潮到低潮增加了50±30％，白天到黑夜的9±22％，从Neap到春季潮汐的57±5％，每小时，DIEL和每周时间尺度明显变化。将我们的新估计值与文献数据，全球孔水衍生的（16个地点）和水环（52个地点）CO 2分别在红树林中的通量相结合，将分别提高到45±12和41±10 tg c y-1。这些通量占净产量净生产的25％，是全球红树林中沉积物碳埋葬率的两倍。总的来说，我们的本地观察和全球汇编表明，孔水衍生的CO 2交换是红树林中CO 2的主要但通常没有被指责的来源。可以将毛孔衍生的CO 2发射到大气中，也可以侧向出口到海洋中，应包括在碳预算中以解决全球失衡。
优化光合光子通量密度和轻质质量，以最大程度地提高毛豆在营养生长阶段的效果
与温室或田野中的常规农作物种植相比，具有人造光的植物工厂（PFAL）在高效利用可用于耕种的空间，能源和资源方面具有优势。然而，据报道，很少有关于改善PFAL空间使用功效（SUE）在植物大豆毛豆生产中的空间使用功效（SUE）的研究。因此，开发一种以最小空间和能源需求的高生产率的环境控制方法是高优先级。这项研究的目的是（1）确定最佳的光合光子通量密度（PPFD）和光质量，以增强在营养生长阶段的雌芳族的SUE，并且（2）检查PPFD，光质量的影响，光质量及其对植物阶段的Edamame植物生长的相互作用。sue定义为在生长期间每立方体培养的农作物生物量。，我们检查了三种PPFD处理（300、500和700μmolM -2 S -1），共有三种色温LED灯（3,000、5,000和6,500 K），总共进行了九种处理。结果表明，在相同的轻质处理下，较高的PPFD导致所有器官的新鲜和干重，较高的茎长和较低的特定叶片面积。在同一PPFD处理下，蓝色（400–499 nm）与红色（600–699 nm）光子通量密度的高比例增加了植物的高度，但降低了预计的叶片面积。与300μmolM -2 s -1相比，分别在700μmolm -2 s -1中分别以3,000、5,000和6,500 K的形式增加了213、163和92％，分别为3,000、5,000和6,500 K。与3,000 K处理相比，在5,000和6,500 K处理中，SUE在700μmolM -2 S - 1中分别增加了34和23％。总而言之，在PFAL中，在营养生长阶段增加了700μmolm -2 s -1 ppfd和5,000 K色温的组合是增加毛虫的起诉。
在环境的Cakfe4as4的小晶体中被困的通量...
已经检测到并检查了超导体中捕获通量的现象，并检查了半个多世纪。[1]在II型超导体中，它更为明显，无处不在，通过考虑Bean的临界状态模型[2，3]和涡旋的固定，给出了一般的物理图片。最近，对超导体中捕获通量的兴趣转移到了潜在的应用中（参见例如参考。 [4]），但是这种现象作为超导性的实验证明之一的重要性得到了很好的理解。 [5]确实将捕获的通量测量用作高压下H 3 s超导性的实验证实之一。 [6]显示[6]，与传统的DC磁化测量相比，捕获的通量磁化数据几乎不受钻石的背景信号的影响参考。[4]），但是这种现象作为超导性的实验证明之一的重要性得到了很好的理解。[5]确实将捕获的通量测量用作高压下H 3 s超导性的实验证实之一。[6]显示[6]，与传统的DC磁化测量相比，捕获的通量磁化数据几乎不受钻石的背景信号的影响
胃食管反流疾病（GERD）政策编号：PG0166上次审查：09/20/2022
指南：•本政策未证明福利的福利或授权，这是由每个个人保单持有人条款，条件，排除和限制合同指定的。它不构成有关承保或报销/付款的合同或担保。自给自足的小组特定政策将在小组补充计划文件或个人计划决策中指导其他情况时取代该一般政策。•最重要的是通过编码逻辑软件适用于所有医疗主张的编码编辑，以评估对公认国家标准的准确性和遵守。•本医疗政策仅用于指导医疗必要性，并解释用于协助做出覆盖决策和管理福利的正确程序报告。范围：X Professional X设施描述：胃食管反流疾病（GERD）定义为胃含量转化为食道导致的症状或粘膜损害。gerd是由于胃中含量泄漏到食管下的不当闭合而导致的。原因包括低食管括约肌（LES）的弱点，存在裂孔疝（HH），暂时的LES松弛，胃食管管压力梯度的改变，以及食管因素（例如清除率较差）和运动性变化。症状包括胃灼热，胃酸反流，早晨嘶哑，吞咽困难，干咳嗽和胸部疼痛。粘膜损伤可能从无效到轻度食管炎，再到更严重的食管炎，更常见的是巴雷特的食管和食管癌。治疗的目的是控制症状和粘膜损伤。GERD处理旨在改善下食管括约肌（LES）的功能。GERD的医疗管理包括生活方式的改变（例如，抬高床头，减少脂肪摄入，戒烟，饮食）；药品（例如，抗酸剂）；组胺2受体拮抗剂（H2RA）和质子泵抑制剂（PPI）；微创和内窥镜手术；和手术治疗。大多数GERD患者患有粘膜疾病，并通过药物治疗控制症状。对于药物疗法失败的患者或选择长期不继续接受药物治疗的患者，抗反流手术可能是一种选择。 用于GERD的最常见的手术程序是开放式或腹腔镜的手术。 牙本质权限涉及将一部分胃底包裹在食管远端以增加LES压力。 如果存在裂孔性疝，该过程还将恢复LE的位置在正确的位置。 尽管腹腔镜牙本质折叠会导致大部分报告症状缓解，但可能发生并发症，有时需要转换为开放程序。 出现牙本质上后有GERD症状的患者可能患有吞咽困难或气阳性综合征（胃肠道过量）。 部分原因是GERD的高度流行，人们有兴趣创建一种微创的经食管治疗替代方案，用于开放或腹腔镜依据或慢性药物治疗。抗反流手术可能是一种选择。用于GERD的最常见的手术程序是开放式或腹腔镜的手术。牙本质权限涉及将一部分胃底包裹在食管远端以增加LES压力。如果存在裂孔性疝，该过程还将恢复LE的位置在正确的位置。尽管腹腔镜牙本质折叠会导致大部分报告症状缓解，但可能发生并发症，有时需要转换为开放程序。出现牙本质上后有GERD症状的患者可能患有吞咽困难或气阳性综合征（胃肠道过量）。部分原因是GERD的高度流行，人们有兴趣创建一种微创的经食管治疗替代方案，用于开放或腹腔镜依据或慢性药物治疗。已开发并提出了多种用于治疗GERD治疗的内窥镜疗法，作为药理疗疗法或抗反应手术的替代方法。目前，正在研究三种用于治疗GERD的内肢方法。
ChatGpt-4喉咽反流的患者教育精度
摘要简介聊天机器人生成预培训的变压器（CHATGPT）是一种由人工智能的语言模型聊天机器人，能够帮助耳鼻喉科医生在实践和研究中。评估了Chatgpt产生与喉咽反流疾病（LPRD）有关的以患者为中心的信息的能力。方法二十五个问题是针对LPRD的定义，临床表现，诊断和治疗的方法，从迪拜的定义和LPRD共识和最近评论的管理中脱颖而出。有关四个上述类别的问题已输入Chatgpt-4。四位经过董事会认证的喉科医生以5分李克特量表评估了Chatgpt-4的准确性。评估了互置可靠性。结果CHATGPT-4的平均得分（SD）分别为4.13（0.52），4.50（0.72），3.75（0.61）和4.18（0.61）和4.18（0.47）。专家报告了子评分的高度可靠性（ICC = 0.973）。ChatGpt-4的性能最低的是关于最普遍的LPR符号的答案，这是诊断最可靠的客观工具（咽咽 - 食管多渠道多通道型内肺内障碍-PH监测（HEMII-PH），以及用于使用Hemii-PH的LPR诊断的标准。结论ChatGpt-4可以提供有关LPR定义，与GERD（胃spho术 - 大约反流疾病）和临床表现相比的差异的足够信息。在诊断外表现和半ph上提供的信息可能需要进一步优化。关于确定患者使用互联网来源进行自我教育的最新趋势，本研究的发现可能有助于引起人们对Chatgpt-4对LPR主题的准确性的关注。